如何将函数应用于r中的列子集？

我使用

by

将函数应用于基于系数的数据帧的范围列。如果我使用

mean（）

作为函数，那么一切都会很好地工作，但是如果我使用

median（）

我会得到一个类型为“error in median.default（x）：need numeric data”的错误，即使我的数据框中没有NAs

使用

mean（）

的行：

但是，如果我没有选择列的范围

[，1:3]

，而是只选择其中一列：

> by(iris[,1], iris$Species, function(x) median(x,na.rm=T))
iris$Species: setosa
[1] 5
------------------------------------------------------------ 
iris$Species: versicolor
[1] 5.9
------------------------------------------------------------ 
iris$Species: virginica
[1] 6.5

---

如何在选择一系列列时实现此行为？

当您使用

by

时，您正在使用拆分应用策略。传递给函数的对象是dataframes，由于不存在

median.data.frame

和即将不存在的

mean.data.frame

，您将收到警告和错误。如果使用

aggregate

，效果可能会更好：

> aggregate(iris[,1:3], iris["Species"], function(x) mean(x,na.rm=T))
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1     setosa        5.006       3.428        1.462
2 versicolor        5.936       2.770        4.260
3  virginica        6.588       2.974        5.552
> aggregate(iris[,1:3], iris["Species"], function(x) median(x,na.rm=T))
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1     setosa          5.0         3.4         1.50
2 versicolor          5.9         2.8         4.35
3  virginica          6.5         3.0         5.55

---

aggregate

分别处理列向量，然后将结果制成表格。

原始问题已得到回答。但是，如果范围恰好是（相反）除公式中指定为自变量的列以外的所有列，则点公式表示法有效，并代表了一个漂亮的替代方案：

> aggregate(. ~ Species, data = iris, mean)
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     setosa        5.006       3.428        1.462       0.246
2 versicolor        5.936       2.770        4.260       1.326
3  virginica        6.588       2.974        5.552       2.026

> aggregate(. ~ Species, data = iris, median)
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     setosa          5.0         3.4         1.50         0.2
2 versicolor          5.9         2.8         4.35         1.3
3  virginica          6.5         3.0         5.55         2.0

---

当你使用

时，你得到的警告信息意味着
应该是一个强有力的线索，事实上，一切都不是“很好”的。我最近的这篇文章可能会给你一些启示。谢谢。现在可以了。我现在怀疑：
聚合（iris[，1:3]、iris[“物种]、函数（x）中值（x，na.rm=T））
和
聚合（iris[，1:3]、iris$物种、函数（x）中值（x，na.rm=T））
。第二个返回聚合的错误。data.frame（iris[，1:3]，iris$Species，function（x）median（x，：'by'必须是一个列表）
@pedrosaurio错误消息说明了一切。
iris[“Species”]
是一个列表（实际上是一个数据帧），而
iris$Species
不是。您可以使用
str（）验证这一点
。我想添加一个注释，说明您使用的是
$Species
，它相当于
[[“Species”]]
返回一个原子向量，我使用的是
[“Species”]
返回一个列表。我想我应该这样做。
> aggregate(iris[,1:3], iris["Species"], function(x) mean(x,na.rm=T))
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1     setosa        5.006       3.428        1.462
2 versicolor        5.936       2.770        4.260
3  virginica        6.588       2.974        5.552
> aggregate(iris[,1:3], iris["Species"], function(x) median(x,na.rm=T))
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1     setosa          5.0         3.4         1.50
2 versicolor          5.9         2.8         4.35
3  virginica          6.5         3.0         5.55

> aggregate(. ~ Species, data = iris, mean)
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     setosa        5.006       3.428        1.462       0.246
2 versicolor        5.936       2.770        4.260       1.326
3  virginica        6.588       2.974        5.552       2.026

> aggregate(. ~ Species, data = iris, median)
     Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     setosa          5.0         3.4         1.50         0.2
2 versicolor          5.9         2.8         4.35         1.3
3  virginica          6.5         3.0         5.55         2.0